Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana (2017)
- Authors:
- Autor USP: RIBEIRO, TAÍS ROBERTA - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; MÉTODO DE MONTE CARLO; CADEIAS DE MARKOV; INFERÊNCIA BAYESIANA; INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
- Keywords: Bivariate survival data; Copula functions; Cure fraction; Dados de sobrevivência bivariados; Fração de cura; Funções cópulas; Survival analysis
- Language: Português
- Abstract: Os modelos de fragilidade são utilizados para modelar as possíveis associações entre os tempos de sobrevivência. Uma outra alternativa desenvolvida para modelar a dependência entre dados multivariados é o uso dos modelos baseados em funções cópulas. Neste trabalho propusemos dois modelos de sobrevivência derivados das cópulas de Ali- Mikhail-Haq (AMH) e de Frank para modelar a dependência de dados bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. Com o objetivo de detectar observações influentes utilizamos o método bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência ψ. Por fim, mostramos a aplicabilidade dos modelos propostos a conjuntos de dados simulados e reais. Apresentamos, também, um novo modelo de sobrevivência bivariado com fração de cura, que leva em consideração três configurações para o mecanismo de ativação latente: ativação aleatória, primeira ativação é última ativação. Aplicamos este modelo a um conjunto de dados de empréstimo de Crédito Direto ao modo do Consumidor (DCC) e comparamos os ajustes por meio dos critérios bayesianos de seleção de modelos para verificar qual dos três modelos melhor se ajustou. Por fim, mostramos nossa proposta futura para a continuação da pesquisa.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2017
- Data da defesa: 31.03.2017
-
ABNT
RIBEIRO, Taís Roberta. Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/. Acesso em: 01 jan. 2026. -
APA
Ribeiro, T. R. (2017). Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/ -
NLM
Ribeiro TR. Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/ -
Vancouver
Ribeiro TR. Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados: uma abordagem bayesiana [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12052017-095610/
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
